Az Euromoney és az EY megkérdezett több mint 1700 cégvezetőt arról, hogy hogyan oldja meg a cég pénzügyi irányítását. A kutatás két legfontosabb megállapítása az volt, hogy egyre nehezebb megfelelő pénzügyi szakembert találni, illetve hogy ma már fontosabbak a magas szintű informatikai (technológiai) kompetenciák, mint például az adószabályok aprólékos ismerete. Meglepő lenne? Csöppet sem.

A mesterséges intelligencia a kulcs

A felmérésben részt vevő vállalatvezetők ugyanis már látják a technológiai lehetőségeket, emiatt számukra is egyre fontosabb lenne, hogy a pénzügyi vezetőjük (CFO – Chief Financial Officer) rendelkezzen mélyebb, az Excel-bűvészkedésen túlmutató digitális technológiai ismeretekkel. Ilyen szakemberek azonban még csak erősen korlátozott számban vannak a munkaerőpiacon. Különösen olyan szakemberekre lenne igény, akik a mesterséges intelligencia alkalmazásához, az automatizációhoz és az adatelemzéshez is értenek. A válaszadók ebben lényegében egyhangúlag (98 százalék) egyetértettek.

Ahogy abban is, hogy jelenleg a szükséges szaktudás világszerte hiányzik, a döntéshozók 89 százalékának problémát jelent a tehetséges munkavállalók megszerzése, de a képzése és megtartása is.

A válaszadók közel kétharmada azt állította, hogy vállalatánál nem megfelelő az adókockázatok kezeléséhez szükséges folyamatszabályozási, technológiai és irányítási rendszer. Az adó- és pénzügyi feladatok fenntartható és kiszámítható elvégzéséhez a válaszadók 51 százaléka szerint a legsürgetőbb a technológiai fejlesztés. Ugyanilyen arányban azonban azt ismerték el, hogy nem erre nem fordítanak elég időt és pénzt. Ez utóbbi választ tovább árnyalja, hogy 87 százalék szerint nem is rendelkeznek elegendő erőforrással ahhoz, hogy azonosítsák, értékeljék és lereagálják az új adószabályokat.

Három úton is el lehet indulni…

A megoldásra három úton is elindulhatnak a vállalatvezetők: modernizálják a pénzügyi folyamatokat, kiszervezik a pénzügyet, illetve elképzelhető ennek a két iránynak valamilyen arányú keveréke is.

A belső modernizálás a belső pénzügy átalakítását vagy teljes újraépítését takarja. Itt új kompetenciák megszerzésével, felépítésével egy időben kell végrehajtani technológiai fejlesztést is. Létrehozni az adó- és pénzügyek kezelésére egy digitális platformot, és fel kell venni vagy ki kell nevelni a platformot hatékonyan működtetni képes 'adó-technológusokat'.

A vállalatok egy része ezt az utat követi, mert a menedzsment ebben kisebb kockázatot lát, illetve ez borítja fel legkevésbé a belső folyamatokat. (A pénzügynek ugyanis nem csak annyi a feladata, hogy lekönyveli a számlákat, intézi a béreket, és kitölti a különböző adóbevallásokat, hanem a vállalat bizonyos egyéb adatszolgáltatási kötelezettségei is rá hárulnak.) Hátulütője viszont az, hogy gyorsan változó szabályzói környezet esetén robusztus pénzügyi részleget kell fenntartani.

A másik út a kiszervezés. Ilyenkor a vállalat ledobja magáról a szükséges fejlesztésekkel járó kockázatokat és költségeket, ám át kell alakítani a menedzsmentfolyamatokat és az irányítást (governance), aminek az átállás idején szintén vannak erőforrásigényei (pl. pénz és idő), és nem is kicsik. Emellett azt is fel kell mérni, hogy egy esetleges szolgáltatóváltás milyen költségekkel és kockázatokkal jár.

Miért fontos a mesterséges intelligencia?

Bár a mesterséges intlligencára sokan hajlamosak úgy tekinteni, mint ami megoldja a világmindenség problémáját, a pénzügy területén valóban nem túlzás, hogy óriási segítséget jelent, akár már ma is. A PwC egy adószakértője a CFO.com-on három pontban összegezte a mesterséges intelligencia előnyeit a pénzügyi rendszerekben. Javít az adatok pontosságán, és gyorsítja a folyamatokat. Segíti az auditokra történő felkészülést és javít a megfelelőségen. Végül, de nem utolsósorban intelligens támogatást ad a strukturált adatokkal végzendő, gyakran ismétlődő feladatokhoz.

A mesterséges intelligencia, főleg a gépi tanulás (ML) ma már egy pénzügyi szoftverhez is óriási támogatást ad. A pénzügyi tervezéstől a különböző jelentések elkészítéséig nincs olyan pontja a rendszernek, ahol ne lehetne alkalmazni. És mivel pontosan körülírhatók és algoritmizálhatók a feladatok, alkalmazása hatékonyabb is, mint azt általános célú ML-rendszereké. Hogy csak egy meglehetősen egyszerű alkalmazását említsük, egy mesterségesintelligencia-alapú rendszerrel valós időben lehet követni a pénzügyi terv és a tény közötti mindenkori eltérést, még azt is, hogy milyen tényezők okoznak például egy túlköltekezést. Emellett becsléseket is adhat egy-egy pénzügyi döntés várható hatására. Így azonnal és ott és úgy lehet beavatkozni, ahol és ahogy kell.

Vagy például automatizálható az adatbevitel egy része, mert a rendszer pontosan el tudja dönteni egy adott számláról, hogy milyen tételként kell lekönyvelni, és az hogyan hat majd a záráskori eredményekre, például az adófizetési kötelezettségekre. De akár a vállalati tranzakciók ellenőrzése is automatizálható, ami nagyságrendekkel növeli a megfelelőséget.